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R. Baumgartner:
"Post-Processing Strategies in Functional MRI of the Human Brain";
Betreuer/in(nen), Begutachter/in(nen): P. Pfundner, E. Moser; Institut für Allgemeine Elektrotechnik und Elektronik, 1998.

In der vorliegenden Arbeit werden Verfahren zur Auswertung von Daten der funktionellen Magnetresonanztomographie (FMRT) untersucht und die Vor- und Nachteile dieser Methoden diskutiert. Hierzu werden unterschiedliche Auswertestrategien auf simulierte FMRT Serien angewendet und mit den erhaltenen Ergebnissen in vivo FMRT Untersuchungen validiert.
Zunächst wird die Korrelationsanalyse als ein vom gewähltem Paradigma abhängiges Verfahren detailliert betrachtet, insbesondere im Hinblick auf eine optimale Schwellwertbestimmung. Simulationsexperimente ergeben, dass eine datenabhängige Schwellwertstrategie die besten Ergebnisse liefert, was auch durch in vivo FMRT Daten bestätigt wird.
Weiterhin wird die Fuzzy Clusteranalyse (FCA) als explorative und vom Paradigma unabhängige Methode zur Auswertung von FMRT Datensätzen untersucht. Die Anwendung der FCA auf simulierte Daten zeigt, dass sie ein robustes Verfahren (a) zur Extraktion der funktionellen Information in Raum und Zeit und (b) zur Erkennung der erwarteten und unerwarteten Effekte, die von Paradigma abhängigen Verfahren nicht identifiziert werden können, ist. Aus den erhaltenen Ergebnissen ergibt sich die Möglichkeit einer Differenzierung zwischen kortikaler und venöser Aktivierung in in-vivo FMRT Daten. Hieraus folgt eine höhere Reproduzierbarkeit der Ergebnisse von in-vivo FMRT Untersuchungen. Ferner wird gezeigt, dass FCA die Differenzierung von zeitlich verschobenen hämodynamischen Antwortfunktionen erlaubt, was besonders bei komplizierten Stimulationsparadigma von Vorteil ist.
Die auf Faktorenanalyse (bzw. Hauptkomponentenanalyse) basierenden Methoden der FMRT Datenauswertung werden vorgeschlagen und untersucht. Es wird gezeigt, dass sich durch die Anwendung von datengenerierten Filtern in Kombination mit dem Verfahren der Rotation zur Einfachstruktur die Möglichkeit ergibt, die physiologisch relevanten Komponenten aus den FMRT Daten zu extrahieren. Weiterhin werden die Grenzen dieser Verfahren betrachtet, wobei sich eine hohe Reproduzierbarkeit der in vivo FMRT Ergebnisse bei entsprechender Datenqualität zeigt.
Abschließend wird ein quantitativer Vergleich der untersuchten Methoden durchgeführt. Die auf dem Paradigma basierende Korrelationsanalyse stellt eine brauchbare Auswertemethode von FMRT Daten mit sehr vereinfachten, exakt den Stimuli folgenden hämodynamischen Antwortfunktionen dar, die nicht der Realität entsprechen. Sie lässt sich aber auch in diesen einfachen Fällen, im Gegensatz zu Paradigma unabhängigen Auswertemethoden, nicht zur Differenzierung unterschiedlicher Aktivierungsniveaus einsetzen. Die Paradigma unabhängigen Verfahren FCA und Faktorenanalyse liefern eine bessere Beschreibung der FMRT Daten und daher auch bessere quantitative Ergebnisse und eine höhere Reproduzierbarkeit.

Postprocessing strategies of functional magnetic resonance images (FMRI) have been investigated and their advantages and drawbacks have been outlined.
Correlation analysis (CA), as a paradigm based method, has been discussed in terms of an "optimum" threshold setting. In a systematic phantom study, the best results yields a data driven threshold strategy, which is confirmed by in vivo FMRI analysis.
Fuzzy clustering (FCA) has been tested as an explorative, i.e., (initially) paradigm independent approach to FMRI postprocessing. FCA has been found a robust method to extract not only anticipated, but also non anticipated hemodynamic response. In in-vivo data, it has been shown that FCA (in contrast to CA) provides a differentiation between "cortical" and "venous" activation. As a consequence, higher reproducibility of the FMRI data has been achieved.
Factor analysis based methods have been proposed and tested in simulated and in vivo FMRI data. It has been shown that oblique factor rotation in combination with data generated subspace filters may be used to obtain physiologically relevant FMRI data decomposition. Provided sufficient data quality, high reproducibility of the FMRI data has been obtained.
Finally, a quantitative comparison of the methods evaluated is discussed. It was shown that CA performs well with simple structured high quality data, but in comparison with paradigm unbiased methods yields lower intratrial reproducibility and flexibility. In general, depending on the paradigm, data quality and scientific question to answer, the best possible postprocessing method should be selected.